Un estudio de Pepperdata destaca los costos inesperados que surgen, así como las prioridades empresariales.
Imagen: iStock / BeeBright
La empresa de análisis Pepperdata publicó un nuevo estudio que destaca los costos inesperados que surgen cuando las empresas buscan adoptar plataformas en la nube.
El estudio en línea “Big Data Cloud Technology Report” se realizó en noviembre y encuestó a 750 profesionales senior de TI de una variedad de compañías automotrices, publicitarias, financieras y de salud sobre las formas en que las empresas usan la nube para ejecutar aplicaciones y cargas de trabajo de big data.
Para 2020, uno de cada tres encuestados dijo que había gastado entre un 20% y un 40% más de lo presupuestado, y el 64% de los encuestados citó la “gestión y contención de costes” como su principal preocupación cuando se trata de ejecutar tecnologías de big data en la nube y aplicaciones. Uno de cada 12 encuestados dijo que terminó gastando un 40% más de lo presupuestado en servicios en la nube.
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La mayoría de los encuestados dijeron a los investigadores de Pepperdata que “optimizar mejor los recursos actuales de la nube” era su principal prioridad para las iniciativas de big data en la nube.
“Esta investigación nos muestra la importancia de la visibilidad de las cargas de trabajo de big data. También destaca la necesidad de optimización automatizada como un medio para controlar los costos desbocados”, dijo Ash Munshi, director ejecutivo de Pepperdata.
“Significativamente más de la mitad de las empresas encuestadas indican falta de control sobre el gasto en la nube, lo que hace que la optimización y la visibilidad sean las claves para controlar los costos”.
Más del 34% de los encuestados dijeron que planeaban gastar entre $ 500,000 y $ 1 millón en 2020 en análisis de big data en la nube, con un 26,4% gastando entre $ 1 millón y $ 2 millones.
Casi el 17% de los encuestados gastaba menos de $ 500.000 y el 15,4% gastaba entre $ 2 millones y $ 10 millones. Solo el 7,2% dijo que gastó más de $ 10 millones.
Menos del 45% de los encuestados esperaba mantenerse dentro del presupuesto y el 34,4% de los encuestados dijo que planeaba sobrepasar el presupuesto entre un 20% y un 40%. Más del 8% dijo que esperaba superar su presupuesto de nube en un 40% o más.
La encuesta encontró que las nubes privadas siguen siendo muy populares, con casi el 47% de los encuestados optando por las nubes híbridas o públicas, que tenían menos del 30%.
Fuera de la gestión y la contención de costes, los encuestados mencionaron otras preocupaciones sobre la ejecución de aplicaciones de big data en la nube, como una mayor complejidad (33%) y la falta de control (13,4%).
Para probar la carga de trabajo y el rendimiento de la aplicación, el 29,8% de los encuestados dijo que usa una solución de monitoreo del rendimiento de la aplicación, mientras que el 28,1% usa herramientas de proveedor de nube. Más del 19% usa una herramienta de monitoreo manual o una solución propia.
La mayoría de los encuestados utilizan ITOps y unidades de negocio, así como desarrolladores de líneas de negocio para gestionar el soporte y la resolución de problemas de las plataformas en la nube, y el 43,5% de los líderes de TI dicen que utilizan el modelo de soporte compartido. Para el 35% de los encuestados, el soporte se quedó únicamente con ITOps y el 21,6% dijo que el soporte fue administrado por la organización de desarrollo dentro de las unidades de negocio.
Cuando se les preguntó qué tipos de aplicaciones o cargas de trabajo consumían más recursos, el 28,7% mencionó Hive mientras que el 26,9% citó Spark. Más del 16% usa MapReduce y el 10,6% usa Tez.
2020 vio una explosión en el interés de las empresas en las plataformas en la nube a medida que las organizaciones movieron una cantidad significativa de sus sistemas en línea debido a la pandemia de coronavirus.
“Incluso con la mejor estrategia de nube, la flexibilidad de la nube puede dificultar la administración de recursos”, agregó Munshi. “Lo que se necesita es un sistema que le avise cuando el gasto sea excesivo, al tiempo que le proporciona suficientes detalles para que pueda comprender rápidamente las razones del sobrecoste. Idealmente, el sistema también debería proporcionar recomendaciones detalladas para solucionar estos problemas”.
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